基于跳聚集现象随机波动率短期利率模型的影响研究

构建了具有自我激励机制跳的随机波动率短期利率模型,应用Hawkes过程描述自我激励机制的跳,从而刻画了跳的聚集现象。基于微分算子展开给出精确的矩函数,进一步应用广义矩方法给出模型的参数估计值和统计推断。实证结果揭示了在随机波动模型条件下,引入自我激励机制跳的模型将不会明显地改变了拟合效果,但是在统计意义上接受强度满足Hawkes过程,而且所构建的模型也能很好地刻画跳的聚集现象。最后,使用过滤方法给出随机波动率、跳的幅度、跳的概率和随机跳强度的估计,特别是跳的概率估计值可作为市场压力测试的一个重要指标。

基于高度角随机模型的GNSS外辐射源雷达定位算法

针对GNSS外辐射源雷达定位时不同卫星对定位的误差贡献不同的问题,提出基于高度角随机模型的定位算法,理论分析目标位置估计量的克拉美罗界和统计特性,并计算卫星位置误差和地面站位置误差对定位误差的影响。仿真结果表明:所提出算法对不同GNSS卫星的直射、反射路径的伪距差测量值误差进行了合理分配,定位性能达到了克拉美罗界,且不会因为选星方案的改变而大幅恶化。对地面站位置误差和卫星位置误差的分析表明:地面站位置的标准差小于10 cm、卫星位置的标准差小于1 km时对定位总误差的贡献可以忽略不计。

基于随机森林算法建立非急诊大手术后延迟拔管的预测模型

目的基于随机森林算法分析非急诊大手术后延迟拔管的影响因素,建立并验证术后延迟拔管的预测模型。方法回顾性收集2018年1月至2022年12月全麻下行非急诊大手术的7528例患者的临床资料。根据术后2 h内是否拔管,将患者分为两组:非延迟拔管组(≤2 h)和延迟拔管组(>2 h)。将患者按照7∶3分为训练集和验证集,通过LASSO回归、Logistic回归筛选术后延迟拔管的预测因素,采用随机森林算法建立并验证预测模型。结果有123例(1.6%)出现术后延迟拔管。ASA分级、科室、术中使用氟比洛芬酯、右美托咪定、激素、术中出现低钙血症、重度贫血、术中输血、气道痉挛是术后延迟拔管的独立预测因素。基于随机森林算法建立的预测模型在验证集中的曲线下面积(AUC)为0.751(95%CI 0.742~0.778),敏感性98.1%,特异性41.9%。结论基于随机森林算法建立的非急诊大手术后拔管延迟的预测模型具有较好的预测性能,利用该模型有助于预防非急诊大手术后延迟拔管。

基于随机森林和XGBoost算法构建心脏骤停患者自主循环恢复后神经功能预后不良的风险预测模型

目的 利用机器学习算法构建预测心脏骤停(CA)患者自主循环恢复(ROSC)后神经功能预后不良的预测模型,探索结局相关因子。方法 回顾性收集2016年1月至2024年1月沧州市中心医院收治的CA行心肺复苏(CPR)后ROSC的患者481例为研究对象。收集患者临床资料,根据患者转出重症监护病房(ICU)时的格拉斯哥-匹兹堡脑功能表现分级(CPC)评分,将其分为预后良好组(GNO,n=158)和预后不良组(PNO,n=323)。481例患者按7∶3随机分为训练集(n=338)和测试集(n=143),训练集用于构建模型,测试集用评价模型效能。利用极端梯度提升(XGBoost)和随机森林(RF)两种机器学习算法构建患者神经功能预后不良的预测模型,分别得出影响患者神经功能预后的变量,应用SHAP进行XGBoost模型可解释性分析。将XGBoost和RF算法得出的变量取交集,再将交集变量进行多因素Logistic回归分析,得到差异有统计学意义的变量,进而构建决策树模型。在训练集和测试集上利用受试者工作特征(ROC)曲线和曲线下面积(AUC)评估决策树模型的预测性能。结果 通过XGBoost模型得到与神经功能预后不良相关的变量15个,RF模型得到与神经功能预后不良相关的变量14个,两种模型取交集得到11个与神经功能预后不良相关的交集变量[视神经鞘直径(ONSD)变化率、神经元特异性烯醇化酶(NSE)、入ICU第3天ONSD(ONSD day3)、心脏骤停至心肺复苏(CA-CPR)时间、ROSC时间、急性生理学与慢性健康状况评价Ⅱ(APACHEⅡ)评分、血肌酐、白蛋白、住ICU时间、血乳酸及年龄]。将这11个交集变量进行多因素Logistic回归分析,结果显示,PNO组与GNO组ONSD变化率、NSE、ONSD day3、ROSC时间及年龄这5个变量差异有统计学意义(P<0.05)。用这5个重要变量构建决策树模型,得出3个与患者神经功能预后不良最相关的变量(NSE、ROSC时间及ONSD变化率),在训练集上的决策树模型预测CA行CPR后ROSC患者神经功能预后不良的AUC为0.857(95%CI 0.809~0.903,P<0.001),在测试集上的AUC为0.834 (95%CI 0.761~0.906,P<0.001)。结论 基于XGBoost和RF这2种机器学习方法构建的决策树模型能够更准确地评估CA患者ROSC后神经功能的不良预后,且评价指标可能简化为NSE、ROSC时间及ONSD变化率。

基于随机森林的导管架海洋平台结构模型修正方法

提出一种基于随机森林的有限元模型修正方法,能够快速、准确地给出导管架海洋平台结构模型的修正参数。选定平台不同的设计参数,对设计参数和基频进行Pearson相关性分析,得到与基频相关系数较大的参数,并重新设计试验参数获得基频。通过随机森林网络增加两者之间的非线性差异,验证网络精度及其泛化能力。结合实测数据,对比分析有限元模型的修正的效果。结果表明:模型的回归分数可达0.998,修正后的有限元模型可更准确地反映真实平台的动力特性。

基于随机森林模型分析共情心理对大学生心理健康的影响

目的运用随机森林算法分析共情心理对大学生心理健康的影响。方法采取方便抽样的方法,以问卷调查的方式于2022年8月对河北省某大学的1383名学生进行在线调查,内容包括调查对象一般情况以及基本共情量表和症状自评量表。使用最小二乘法回归模型分析共情心理是否为大学生心理健康的影响因素,构建随机森林模型分析共情心理对大学生心理健康的重要性。结果共回收问卷1383份,有效问卷1348份,问卷有效率为97.5%。回归模型结果表明,共情心理对大学生心理健康水平的影响具有统计学意义(t=-2.051,P<0.05)。随机森林模型的结果显示,大学生心理健康重要性排名前3位的解释变量分别为共情心理、睡眠质量以及学业压力。结论共情心理是影响大学生心理健康的重要因素。建议合理开展提升共情心理能力的活动,关心学生的睡眠时长,适当减轻学生的学业压力。

考虑空间溢出效应的高速公路交通事故随机参数频次模型

为提高高速公路事故频次模型参数估计的准确性,本文以精细的事故记录、道路属性、交通流状态和天气条件数据为样本,首先,构建传统的事故频次模型并对比拟合效果,选择效果最佳的泊松-对数正态分布模型作为优化的基础模型;之后,为挖掘更多的影响高速公路事故频次的空间效应,在加入条件自回归先验的基础上,本文考虑相邻路段的空间溢出效应,建立一个带有空间溢出协变量的模型分析空间溢出效应对路段事故频次的影响。同时,为描绘数据的异质性对路段事故频次的影响,进一步构建一个随机参数模型。结果表明,空间溢出效应显著有效,考虑空间自相关和空间溢出效应的随机参数模型的拟合优度相较于对照模型明显提升。根据最优模型的参数估计结果进行风险因素甄别,其中,“ln(MADT)”“ln(路段长度)”“1类车”“4类车”“降水”等普通变量以及“1类车S“”圆曲线长S”等空间溢出协变量与事故频次显著相关。

基于参数自适应随机模型预测控制的风光氢耦合系统功率调控策略

针对风光氢耦合系统源荷两侧不确定性对其系统功率平衡造成的影响,提出了一种基于场景分析法的参数自适应随机模型预测控制功率调控策略。根据风光氢耦合系统的能源供给架构建立了描述其动态特性的线性离散状态空间模型;通过场景分析法对系统不确定性进行描述,作为参数自适应随机模型预测控制的输入;在设计的参数自适应随机模型预测控制优化框架下,计及延长系统设备生命周期的目标进行优化。针对随机模型预测控制在优化过程中预测时域和控制时域固定不变的缺陷,提出参数自适应方法以获取更好的优化效果。结果表明:在优化系统功率平衡方面,所提控制策略相较于随机模型预测控制提高了6.25百分点;在减少可控设备大功率运行方面,所提策略相较于常规模型预测控制降低了60%,验证了所提策略能够有效解决风光氢耦合系统源荷两侧的不确定性。

基于随机规划模型的不准时门诊治疗预约实践研究

目前许多门诊治疗预约安排均假设病人准时到达。然而,不准时是一个常见现象,导致部分病人无法及时更换伤口敷料,促使病人伤口持续发炎。因此,通过建立一个随机规划模型解决不准时门诊治疗预约调度不准时问题(OS-U)。进一步比较OS-U系统和严格准时(OS-P)系统的性能,通过使用Benders分解结合样本平均近似(BD-SAA)技术解决OS-U问题。试验结果表明,在考虑不准时的情况下,预约规则会发生变化,OS-P系统在一个疗程开始时将前两名病人安排在一起,而OSU系统则将他们安排在不同的预约时间,且OS-U系统可以有效降低I型错误和II型错误。研究结果可为不准时门诊治疗预约实践提供参考依据。

基于指数随机图模型的发明者合作网络形成机制研究

聚焦探讨不同因素是否以及如何影响发明者合作网络形成,基于2004—2021年华为在中国申请的专利数据,构建发明者合作网络,运用指数随机图模型探讨行动者属性和内生结构效应对发明者合作网络形成的影响机理。结果表明:发明者合作网络是稀疏网络,呈现星形结构和闭合三角形结构共存的网络结构模式;发明者协同创新能力抑制新合作关系的形成,但发明者合作伙伴多样性和合作深度均促进新合作关系的形成,且具有相同水平合作伙伴多样性或合作深度的发明者之间更容易建立合作关系;发明者倾向于与处于中心位置的发明者建立合作关系以及与具有共同合作伙伴的直接合作伙伴建立新合作关系。

基于随机系数Logit模型的专利价值评估研究——以主动降噪技术为例

[研究目的]从分析专利价值入手,通过经济学研究方法围绕专利侵权损害赔偿的标准进行定量研究,为评估专利价值提供有意义的知识增量。[研究方法]基于实证产业组织理论,采用随机系数Logit模型,以无线蓝牙耳机主动降噪(ANC)技术作为研究对象,构建该技术遭受侵权的反事实情形来估计经济指标变化,由此评估专利价值及侵权赔偿比例。[研究结论]专利侵权企业的行为产生了反竞争效应,提升了企业垄断势力,挤占了其他耳机企业的生存空间,也对潜在进入企业形成了进入威胁。蓝牙耳机价格中约有4.06%源于ANC专利标识。如果发生ANC专利侵权,赔偿额度应是侵权企业利润的2.6~2.8倍。该方法利用市场数据在均衡框架下评估专利价值,为相关研究提供了新方向。

房价预期对经济波动影响——基于动态随机一般均衡模型的分析

从预期视角探究房价预期因素对经济波动的影响,构建包含房价预期的动态随机一般均衡模型,考察了单期和连续的正向房价预期冲击对经济变量的影响,分析了预期冲击下限购和限贷政策的调控效果。研究结果表明:房价单期预期冲击对经济波动产生的影响大于未预期房价冲击,并且居民预期形成越早,或居民房价看涨预期持续时间越长,经济波动会越剧烈;当居民持有看涨预期时,限贷政策在削弱经济波动的同时能遏制房价上涨,而限购政策失效。政府部门应当建立居民房价预期监测体系,将预期管理引入房价调控政策体系,有助于增强我国经济增长的平稳性和持续性。

具有双线性发生率的随机酗酒模型

利用随机微分方程定性分析的方法,研究了一类具有双线性发生率的随机酗酒模型。将接触率系数的随机扰动引入确定型酗酒模型,研究了随机酗酒模型正解的存在性及唯一性。通过计算白噪声强度,得到了酗酒群体D(t)消失的充分性条件。研究结果显示,当外部干扰足够大时,酗酒群体、正在戒酒者、永久戒酒者都将消失。

基于随机骨料模型的EPS颗粒混凝土蒸养损伤及微观分析

为研究掺入废弃塑料对缓解混凝土蒸汽引起的热损伤机理,开展了不同聚苯乙烯泡沫塑料(EPS)颗粒掺量混凝土的抗压强度试验,建立了考虑界面过渡区效应的随机骨料模型,模拟了蒸养环境下混凝土内部的热应力分布,并通过压汞试验和扫描电子显微镜照片揭示了EPS颗粒掺入对蒸养试件孔结构特征和微观演化规律的影响。结果表明,随EPS颗粒掺量的增加,蒸养试件强度略有升高,EPS颗粒掺入有利于蒸养混凝土后期强度的发展;蒸养引起的热应力得到显著缓解,微裂缝和贯通裂缝数量降低,有效抑制蒸养引起的热损伤;掺入EPS颗粒细化了蒸养混凝土孔结构,缩小了EPS颗粒⁃水泥基体界面的裂隙宽度。

考虑异质交通流的随机参数优化速度跟驰模型

为分析交通流异质性对车辆跟驰行为的影响,基于随机参数线性回归方法改进优化速度函数.根据分位数回归对交通流速度-密度数据进行分类,对每个类别数据进行随机参数线性回归,并得到不同类别的改进优化速度函数与假设检验结果,结合改进的优化速度函数和全速度差跟驰模型建立随机优化速度跟驰模型,利用傅里叶变化理论对跟驰模型进行稳定性分析,并搭建环形车道仿真平台对跟驰模型进行数值实验.结果表明,分类处理后的随机参数模型误差较未分类降低28%;随机参数跟驰车队的速度值随着0.5分位点车辆的增多而增大;随机参数跟驰模型车队较固定参数跟驰模型车队更能反映交通流异质性对车队的影响.建立的模型能够提高仿真维度,真实反映交通流的复杂运行状况.

工业智能化对劳动收入的影响——基于随机趋势模型的估计

本文基于构建的2005~2017年省级面板数据,应用随机趋势模型估计了工业智能化对劳动收入的影响。结果表明,当前工业智能化对劳动收入总的影响是稍显正向的,但存在明显的阶段性特征和滞后效应。以2012年为分界点,2005~2011年工业智能化对劳动收入的影响是显著负向的,2012~2017年该影响则是显著正向的;而且工业智能化变量滞后项的估计系数显著。此外,估计结果还表明,由于各地区经济发展水平和工业规模不同以及工业智能化对其他行业的外溢影响不同,工业智能化对劳动收入的影响存在明显的地域差异和行业差异。本文对工业智能化的劳动收入效应及其影响过程的分析为后续相关产业和劳动力市场政策的制定与完善提供了实证参考依据。

中国新能源汽车企业研发溢出吸收效率及其影响因素研究——基于随机前沿模型的实证研究

文章基于2018—2022年中国新能源汽车产业的企业样本数据,采用随机前沿模型定量分析了企业研发溢出吸收效率及其影响因素。研究发现,中国新能源汽车产业链上企业的整体研发溢出吸收效率呈逐年上升趋势,但总体效率仍然较低。在不同的业务领域,整车制造企业的研发溢出吸收效率最高;固定资产投入、人力资本存量和研发投入金额均对研发溢出吸收效率有正向促进作用,尤其是人力资本的促进作用最显著。在不同的影响因素中,企业形象和运营能力对研发溢出吸收效率有显著的正向促进作用,而市场表现呈现负相关关系。针对以上的研究结果,从优化环境、人才激励与保障,以及业务方向对标等方面提出了具体的对策建议。

具有比率依赖的HollingⅡ型功能反应函数的染病捕食者-食饵随机模型的动力学分析

研究了带有饱和发生率和比率依赖的HollingⅡ型功能反应函数的染病捕食者-食饵随机模型的动力学性质。首先构造合适的Lyapunov函数,利用Ito公式,通过反证法证明了在满足利普希茨条件下随机模型存在唯一的全局正解;然后,利用Ito公式、局部鞅的大数定律等随机微分方程的相关理论证明了系统在满足一定条件时食饵是持久的,易感捕食者和染病捕食者将逐渐灭绝;最后,通过数值仿真验证了结果的正确性,并得到了主要参数对模型的解产生的影响。

受媒体信息影响的一类随机传染病模型的研究

考虑到媒体信息对疾病预防和控制具有重要作用,建立了一类受媒体信息影响和具有非线性传染率的随机SEIS传染病模型,并运用随机微分方程的相关理论研究了该模型的绝灭性、持久性和平稳分布.数值模拟验证表明,当环境随机干扰越强或媒体信息报道得越及时时,传染病的绝灭速度越快.该研究结果改进和丰富了文献[12]的相关研究结果,并可为利用媒体信息进行预防和控制疾病提供良好参考。

注册制改革提升了IPO定价效率吗?——基于随机前沿模型

我国正深化以注册制为核心的股票发行定价制度改革,致力于提高股市的IPO定价效率。文章通过探究注册制是否可以反映公司的内在价值为着眼点,采用随机前沿模型,从一级市场中选取相应指标,检验了科创板、创业板和沪深主板的IPO定价效率。研究结果表明:注册制下的IPO定价效率显著高于核准制下的IPO定价效率。在注册制下,市场能更好地反映公司的内在价值,提高资源配置效率。注册制实施市场化发行制度的改革,有助于使投资者更加理性、全面地进行投资决策,降低投资风险,推动市场资源的优化配置,提高市场的运行效率。